# import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# import pandas as pd
# import numpy as np
#
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#
# # 示例数据
# np.random.seed(42)
# data = pd.DataFrame({
#     'group': np.repeat(['A', 'B', 'C'], 100),
#     'value': np.concatenate([
#         np.random.normal(5, 1, 100),
#         np.random.normal(7, 1.5, 100),
#         np.random.normal(4, 0.8, 100)]),
#
#     'feature1': np.random.rand(300),  # 添加更多特征以便计算相关性
#     'feature2': np.random.rand(300) * 2,
#     'feature3': np.random.rand(300) + 1
# })
#
# # 创建子图
# fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 5))
#
# # 使用数据的真实相关性矩阵
# corr_matrix = data[['value', 'feature1', 'feature2', 'feature3']].corr()
# sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', ax=ax1, fmt='.2f')
# ax1.set_title("热力图 - 真实相关性矩阵")
#
# # 小提琴图示例
# sns.violinplot(x='group', y='value', data=data, ax=ax2)
# ax2.set_title("小提琴图 - 群体分布比较")
#
# plt.tight_layout()
# plt.show()

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 创建展开后的数据
data = {
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],  # 每个值对应一个类别
    'Value': [3, 7, 5, 9, 2, 6]  # 所有数值展开成一维
}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制小提琴图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.violinplot(x='Category', y='Value', data=df)
plt.title("各分类的数值分布")
plt.show()